Introdução à visão computacional e processamento de imagem

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Introdução à visão computacional e processamento de imagem

Descrição

Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Nível iniciante
Aproximadamente. 22 horas para concluir
Inglês
Legendas: inglês

Aije Egwaikhide
Cientista de dados sênior
IBM
JOSEPH SANTARCANGELO
Ph.D., cientista de dados da IBM
IBM Developer Skills NetworkSyllabus – O que você aprenderá com este curso
Introdução à visão computacional
Neste módulo, discutiremos o campo de processamento de imagens em rápido desenvolvimento. Além de ser a primeira etapa da visão computacional, ele possui amplos aplicativos que variam em qualquer lugar, desde que a imagem do seu smartphone pareça cristalina para ajudar os médicos a curar doenças.
Processamento de imagem com OpenCV e travesseiro
O processamento da imagem aprimora imagens ou extrai informações úteis da imagem. Neste módulo, aprenderemos o básico do processamento de imagens com as bibliotecas Python OpenCV e Pillow.
Classificação de imagem de aprendizado de máquina
Neste módulo, você aprenderá sobre os diferentes métodos de classificação de aprendizado de máquina comumente usados ​​para visão computacional, incluindo k vizinhos mais próximos, regressão logística, regressão softmax e máquinas vetoriais de suporte. Finalmente, você aprenderá sobre os recursos da imagem.
Redes neurais e aprendizado profundo para classificação de imagem
Neste módulo, você aprenderá sobre redes neurais, redes neurais totalmente conectadas e rede neural convolucional (CNN). Você aprenderá sobre diferentes componentes, como camadas e diferentes tipos de funções de ativação, como o Relu. Você também conhece as diferentes arquiteturas da CNN, como Resnet e Lennet.
Detecção de objetos
Neste módulo, você aprenderá sobre a detecção de objetos com diferentes métodos. A primeira abordagem é usar o classificador Haar Cascade, o segundo é usar R-CNN e MobileNet.
Caso do projeto: não é um carro autônomo – classificação de sinal de trânsito
Na última semana deste curso, você criará um aplicativo de visão computacional que implantará na nuvem através do Code Engine. Para o projeto, você criará um classificador personalizado, treiná -lo e testá -lo em suas próprias imagens.

Módulos e Conteúdo

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